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一、引言：从人治到机治，数据治理正在进化

随着数据体量持续膨胀、数据场景复杂化，传统依赖人工规则的大数据治理方式已难以为继。企业在治理过程中面临：

• 数据质量问题激增，人工检测成本高

• 元数据录入依赖手动更新，滞后且易错

• 血缘信息不清，流程管控断层

• 合规需求复杂，无法快速响应

为应对这些挑战，“自动化治理”与“智能化治理”正在成为新趋势。

本篇文章将带你深入理解如何构建智能化大数据治理体系，并结合具体技术和代码示例，构建一套“少人干预、高效运行、智能反馈”的新型治理框架。

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二、自动化 vs 智能化治理的区别与联系

维度	自动化治理	智能化治理
核心能力	执行替代人工操作	决策模拟人类判断
实现方式	脚本、调度、流程编排	AI、规则引擎、模式识别
典型技术	Airflow、Atlas、Ranger	GPT、AutoML、异常检测模型
适用场景	定期质量检测、元数据更新	异常值识别、规则推荐